SNARF:神经隐式形状动画新方法
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更新于2024-06-20
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"本文主要介绍了一种名为SNARF(Shape-Normalized Articulated Regression Fields)的方法,用于实现神经隐式形状的适应性动画,特别适用于铰接3D形状。SNARF结合了线性混合蒙皮(LBS)与神经隐式曲面的优势,以解决现有方法在处理变形到规范点的向后扭曲场时存在的问题,这些问题主要源于向后扭曲场与姿势相关,需要大量数据进行学习。"
**1. 神经隐式表面表示**
神经隐式表面是一种新兴的3D形状表示方法,它能够以连续和分辨率无关的方式捕获3D形状。这种方法通过神经网络来学习潜在空间中的形状,提供了更灵活、更平滑的表面表示,相比传统的多边形网格具有更高的表达能力。
**2. 适应铰接形状的挑战**
铰接3D形状如人体模型的动画需要处理复杂的变形和姿势变化。传统的线性混合蒙皮(LBS)虽然有效,但受限于网格的分辨率和固定拓扑。神经隐式表面虽然解决了这些问题,但在适应铰接形状时,学习向后扭曲场存在困难,因为这些场与特定姿势相关,需要大量样本进行训练。
**3. SNARF方法**
SNARF提出了一种新的解决方案,它学习一个前向变形场和灰场,这个场是在规范、姿势独立的空间中定义的,能够更好地泛化到未见过的姿势。通过这种方式,SNARF避免了学习姿势相关的向后扭曲场,从而提高了泛化性能。
**4. 前向皮肤模型与迭代根查找**
SNARF的关键在于它的前向皮肤模型,它可以找到任何变形点的所有典型对应关系,即使在拓扑变化下也能做到。通过迭代根查找算法,SNARF可以确定变形点之间的对应,使得学习过程成为可能。
**5. 隐式微分与端到端训练**
通过隐式微分,SNARF能够计算分析梯度,从而在具有骨骼变换的3D网格上进行端到端训练。这种方法简化了训练过程,使得SNARF可以从构成的网格中直接学习变形场。
**6. 性能与应用**
与现有技术相比,SNARF在处理不可见姿势时具有更好的泛化能力,同时保持了高精度。它在复杂场景,如穿着衣物的人体在不同和未见过的姿势下的3D动画,表现出色。
**7. 结论**
SNARF为3D铰接形状的神经隐式动画提供了一种新途径,解决了向后扭曲场学习的问题,提高了对未知姿势的泛化能力,为未来3D动画和形状建模的研究开辟了新的方向。
2024-09-10 上传
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